Nueva imagen del cáncer de pulmón, tumor más precisa

Abril 15, 2016 Admin Salud 0 1
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Moffitt Cancer Center y la Universidad del Sur de Florida han colaborado con investigadores en China, el Reino Unido, los Países Bajos y Alemania con el fin de inventar un nuevo método de cálculo para la evaluación de los tumores de cáncer de pulmón con tecnologías de diagnóstico CT, PET o MRI. El método, llamado segmentación con un solo clic (SCES), utiliza un nuevo algoritmo informático desarrollado por los investigadores para ayudar segmento y extraer las características de un tumor. El nuevo enfoque no sólo mejora las votaciones de diagnóstico y pronóstico, sino que también ahorra tiempo y dólares de atención médica.

Su estudio aparece en la edición de marzo de Reconocimiento de Patrones.
cáncer de pulmón es el cáncer más mortal en los hombres y las mujeres. Según los Institutos Nacionales de Salud, la tasa de supervivencia a los cinco años (16,3 por ciento) es peor que muchos otros tipos de cáncer, como el de colon (65,2 por ciento), de mama (90,0 por ciento) y de próstata (99,9 por ciento). Imagen más precisa del tumor, en términos de extracción de características del tumor, puede mejorar la precisión diagnóstica y predictiva

"El nuevo método que hemos desarrollado mejorará la precisión diagnóstica y hacer que el cáncer se preocupan más individualizada posible", dijo el autor principal, Robert J. Gillies, Ph.D., director del Departamento de Cáncer de imágenes y Metabolismo del Moffitt . "Mejorará nuestra capacidad para cuantificar los cambios en la terapia del cáncer y responder apropiadamente."




Segmentación del tumor era previamente una tarea difícil debido a la diferente composición de las lesiones tumorales en comparación con tejidos normales. El nuevo método de segmentación marca una importante mejora respecto al método manual utilizado previamente, dijeron los investigadores.

"Un enfoque común para delinear los tumores de cáncer de pulmón es el radiólogo o el oncólogo de radioterapia para dibujar manualmente el borde del tumor", dijo Gillies. "Este método es variable y el operador-dependiente. Un algoritmo altamente automatizado, delimitación precisa y reproducible de cáncer de pulmón podría ofrecer un avance significativo".

Su desarrollo de SCES propone que el progreso, y porque el proceso es automatizado, requiere menos tiempo y esfuerzo.

"Una gran ventaja con el simple clic de segmentación juntos es que requiere sólo una interacción humana -. La entrada del manual semi Esto es cuando el radiólogo o radioterapeuta coloca los puntos de semillas en la zona del tumor", dijo Gillies. "Con SCES, delineación lesión era precisa y consistente, y el pulmón segmentaciones de carga de trabajo se redujo significativamente."

El nuevo algoritmo utiliza la inserción inicial del punto de semilla original para definir un área en el que más puntos de semillas se generan automáticamente. Segmentación Ensemble se puede obtener de la mayoría de las regiones.

Según los investigadores, la medición se puede utilizar para determinar si el cáncer está aumentando o disminuyendo de tamaño, así como para describir las características tales como la forma y la textura.

"Con este método, todo el radiólogo tiene que hacer es hacer clic con el ratón en un tumor y el programa realizará automáticamente una medición exacta", dijo Hall. "También hemos demostrado que este enfoque reduce la inter-observador con menos interacción del operador que el algoritmo original".

Las capacidades del nuevo algoritmo ha sido probado con éxito en un gran conjunto de datos de imágenes de tumor del paciente.

Su trabajo fue financiado por los Institutos Nacionales de Salud de subvención 1U01 CA 143062-01

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